論文の概要: An adaptive music generation architecture for games based on the deep learning Transformer mode

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01698v1
• Date: Mon, 4 Jul 2022 19:53:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-06 15:52:47.732274
• Title: An adaptive music generation architecture for games based on the deep learning Transformer mode
• Title（参考訳）: ディープラーニングトランスフォーマーモードに基づくゲーム用適応音楽生成アーキテクチャ
• Authors: Gustavo Amaral Costa dos Santos and Augusto Baffa and Jean-Pierre Briot and Bruno Feij\'o and Antonio Luz Furtado
• Abstract要約: 本稿では,Transformerディープラーニングモデルに基づくゲーム用音楽生成アーキテクチャを提案する。 音楽は、覚醒価モデルに従って、プレイヤーの心理的文脈に適応する。 我々のモチベーションは、プレイヤーの好みに応じて音楽をカスタマイズすることであり、演奏者の好みのスタイルを選択することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents an architecture for generating music for video games based on the Transformer deep learning model. The system generates music in various layers, following the standard layering strategy currently used by composers designing video game music. The music is adaptive to the psychological context of the player, according to the arousal-valence model. Our motivation is to customize music according to the player's tastes, who can select his preferred style of music through a set of training examples of music. We discuss current limitations and prospects for the future, such as collaborative and interactive control of the musical components.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,トランスフォーマーディープラーニングモデルに基づくビデオゲーム用音楽を生成するためのアーキテクチャを提案する。 このシステムは、ゲーム音楽を設計する作曲家が現在使用している標準的な階層化戦略に従って、様々な層で音楽を生成する。 arousal-valenceモデルに従って、音楽はプレイヤーの心理的な文脈に適応する。 私たちのモチベーションは、音楽のトレーニング例のセットを通じて、好みの音楽スタイルを選択することができるプレイヤーの好みに応じて音楽をカスタマイズすることにあります。 本稿では,音楽成分の協調的,インタラクティブな制御など,今後の課題と展望について考察する。

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